鄭昀 20090918
1、背景知識
shared items 主頁：
profile 主頁：
profile widget：
通過對shared和like行為的資料收集，並構造乙個簡單的公式，可以大致測量出google reader使用者的分享活躍度，簡稱gruserrank。
gruserrank 的用途：
能有效地區別對待使用者，把活躍使用者、分享質量低的使用者、休眠使用者分開，有利於優化程式；
也是一種社會化的參考指標。
2、如何遍歷
xlvector 在《google reader的資料收集》中提及，因為每乙個shared items feed給出了like它的使用者id（具體邏輯請參考我的文章《google reader的likes運算元據如何獲取？》），所以只要從某一批使用者的shared item feed出發，就可以通過廣度優先搜尋將整個google reader的使用者資料抓下來。這個資料集可以說內容非常豐富，包含了時間和內容資訊，相信在它的基礎上可以做出不少工作。
3、分享活躍度的計算公式
這個思路是可以用來計算 gruserrank 的。
第一步，
我們從 玩聚sr 的已收集gr使用者id集合（基本能保證都是中文使用者）開始，掃瞄每乙個使用者的shared items feed，根據正規表示式：
([0-9a-z_!~*'()-]+)
從中獲取所有 likinguser 的id，存入全域性字典，統計每乙個user最近作出like操作的次數（變數簡稱likes），保證唯一性。
第二步，
接下來，我們遍歷 likingusers 集合，按照 likes 的順序，即經常標記like的使用者優先遍歷。
對於每乙個使用者，要拿到以下數值：
最近分享的三篇文章的發表時間新鮮度：變數簡稱freshmeats。用每一篇文章發表時間減去乙個基準時間值（我取前四天的日期作為基準，如今日是9月18日，那麼基準時間是2009-09-15），然後取平均值。
第三步，
按照我的文章《social media排序演算法的四種模式》，我們還要指定乙個時間基數：
baseseconds ：12.5 小時週期內的總秒數，45000秒。
那麼公式就是：
gruserrank= log10(likes*因子a+shares*因子b)+freshmeats/baseseconds
因子a、b自己調整，我取2和3。
p.s:同時可以從
profile widget：
的html**中用正規表示式獲取該使用者的頭像位址。
4、小結
這樣大致能遍歷了google reader中文使用者，對分享能力低迷的使用者識別效果良好。從rank數值上看，基本能判定：
rank < 0 ：使用者的活躍度很低；如果rank
後續還可以增加到公式裡的引數有：
3、使用者分享某一篇文章時屬於「follower」還是「discoverer」：如果是最先一批分享文章的，意味著他可能是同一人群中的專家。（參見《從social media海量資料中尋找專家的五大手法》）
鄭昀 北京報道 20090918
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從social media海量資料中尋找專家的五大手法 20090903；
social media排序演算法的四種模式 20090905。
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